L’application de simulation représente des soins oncologiques personnalisés
Malgré l’amélioration du traitement actuel disponible du cancer du sein, il est difficile de déterminer le pronostic exact qui mène la décision de traitement. Une seule approche qui pourrait aider à améliorer les soins aux patients est l’oncologie prédictive. Cette approche est un passage du traitement traditionnel du cancer et prend plutôt en compte des données spécifiques au patient de manière plus précise afin que le cancer puisse mieux comprendre comment les tumeurs réagiront au traitement.
En combinaison avec la modélisation informatique (figure 1), l’oncologie prédictive peut être utilisée pour prédire les résultats du traitement chez les patients par algorithmes et techniques d’apprentissage automatique. Par exemple, les équations mathématiques qui décrivent des mécanismes biologiques et physiques pour la croissance du cancer et les réactions de guérison peuvent être utilisées pour créer des modèles de progression tumorale déterministes. L’une des sociétés qui utilise la modélisation de cette manière est les initiatives de comportement bio-matérial (IBMB SRLS), Spin-Off University of Basilicata. IBMB SRLS a utilisé les fonctionnalités des équations basées sur le logiciel COMSOL Multiphysic® pour créer un annulation, une application de simulation basée sur un modèle mathématique qui représente le comportement tumoral.
L’objectif prévu de l’abmit est de simuler la prolifération des cellules cancéreuses chez les patientes atteintes d’un cancer du sein triple négatif non métastique et de quantifier pratiquement les volumes de lésions avant de subir une chimiothérapie néoadjuvante de Lynparza® pour réduire la taille de la tumeur. Avec les résultats de l’application, les oncologues peuvent mieux surveiller la progression de la tumeur fixe et ajuster les stratégies thérapeutiques en conséquence.
“Le traitement contemporain sur le marché manque de personnalisation et de précision”, a déclaré Gianpaolo Ruocco, PDG d’IBMB SRLS. “COMMANDE permet aux médecins d’effectuer des scénarios virtuels et de réduire la charge du patient et le coût du traitement.”
Figure 1 .. Représentation 3D du sein féminin, tiré de l’affichage et de la communication numériques cliniques en médecine.
Détermination du volume tumoral par le biais de biomarqueurs virtuels
COMMANDE a été vérifié par rapport aux données d’expérience clinique effectuées chez les patientes traitées par Lynparza® pour un cancer du sein triple négatif non-métastique. L’expérience clinique a aidé l’équipe à identifier les cancers clés du sein, y compris la tumeur infiltrante des lymphocytes (TIL) décrivant la réponse immunitaire et la protéine Ki67 qui décrit l’agressivité de la tumeur. Au cours de l’étude, ces biomarqueurs ont été soigneusement surveillés au fil du temps.
Les données de l’expérience ont été utilisées pour tester le modèle mathématique créé pour prédire la réaction métabolique du cancer du sein, la virtualisation de la progression tumorale et prédire la dynamique de la tumeur en réponse à la thérapie chez les patients individuels.
Annexe: sauter à une oncologie personnalisée
Commande utilise ce modèle mathématique pour intégrer les données des patients qui impliquent la mesure de la ligne de base, comme le volume de tumeur métabolique, TIL et Ki67. Dans les biomarqueurs virtuels, sont intégrés dans des modèles tels que des indicateurs numériques ou de calcul qui représentent des processus biologiques ou des caractéristiques de la maladie conçus pour compléter ou prédire les biomarqueurs cliniques traditionnels. Les biomarqueurs virtuels pour la tumeur maligne personnalisée et l’efficacité pharmacodynamique personnalisée informent les prédictions du modèle, puis les applications utilisent ces biomarqueurs à un ensemble d’équations qui décrivent la croissance de la tumeur et la réponse au traitement au fil du temps.
L’interface d’application contient le champ d’entrée pour les données des patients, tels que la période globale d’observation, la masse du patient, la surface du corps, les valeurs de base de Ki67 et TIL, les niveaux de dosage et de créatinine (un indicateur de la façon dont le corps détruit par les fonctions corporelles).
Après le calcul, les résultats numériques sont affichés pour les valeurs et graphiques de la lésion clinique prévus montrent la progression du volume attendu de lésion cancer et la concentration intégrée du médicament.
Ruocco et son équipe ont créé une application avec un créateur d’applications dans COMSOL Multiphysics, puis l’ont converti en un format séparé à l’aide du Comsol Compiler ™, qui permet à l’équipe de distribuer facilement l’application aux médecins cliniques, leur permettant d’effectuer des scénarios virtuels et de recevoir des informations détaillées sur la progression du cancer sur leur bureau (figure 2).
Figure 2. Interface utilisateur de Mark 1 annulée.
Les capacités de l’amis et de la simulation de l’utilisateur annulées l’ont précieuse dans le traitement personnalisé du cancer pour le cancer et les scientifiques pharmaceutiques. La version actuelle est prête pour la mise en œuvre dans l’environnement clinique pour un cancer du sein triple traité avec Lynparza® et Ruocco que la technologie d’application de base pourrait être formée pour couvrir plusieurs paires de cancer du sein et étendue à d’autres types de cancer et de médicaments.
Au fur et à mesure que l’oncologie prédictive se développe, des outils tels que l’hurcema peuvent former des médicaments personnalisés en aidant les médecins cliniques à évaluer et à surveiller les volumes de lésion tumorale. «Les patients sont souvent traités plus longtemps que nécessaire, mais cela peut être ajusté silico Outils, “a expliqué Ruocco.
Lynparza est une marque déposée d’AstraZeneca AB.
